Компания NEA подтвердила, что многие организации сталкиваются с трудностями в оценке возврата на инвестиции (ROI) в технологии искусственного интеллекта. Tiffany Luck, партнер NEA, указывает, что после пикового интереса к AI и стремительных вложений, например, Uber быстро исчерпал свой бюджет, компании обращаются к расчётам и анализу КПЭ.
Контекст рынка AI
Технологическая волна, вызванная бурным ростом AI-проектов, столкнулась с реальностью. Компании, подобно Meta и Uber, начали сворачивать некоторые из своих AI-инициатив из-за отсутствия ясных сводок по ROI. Как показал недавний анализ, многие стартапы начинают предлагать решения для измерения эффективности AI, тем самым помогая бизнесам справляться с возникшими вызовами.
Тенденции среди компаний
Luck заявляет, что «большинство компаний только начинают осознавать, где и как они могут получить выгоду от AI». Примером служат проблемы, с которыми столкнулись ИТ-отделы, которые получили новые инструменты, но не смогли установить четкие KPI для их использования. «Внедрение AI может означать множество возможностей, но без количества и качества данных, на которых основаны эти решения, успех маловероятен», — подчеркивает Luck.
По словам Luck, в этом году особенно выделяется переход к созданию «персональных AI-агентов», которые будут упрощать взаимодействие с пользователями и предоставлять им качественный опыт. Она прогнозирует, что услуги по отслеживанию ROI могут стать ключевыми для внедрения AI в бизнес-процессы.
Практическое значение для рынка
Российские компании также сталкиваются с аналогичными вызовами при внедрении AI-технологий. Применение четких показателей эффективности может помочь сократить издержки и повысить продуктивность. Без ясного понимания, как технологии могут способствовать улучшению бизнес-процессов, этот переход может обернуться негативными последствиями для бюджета.
В следующем месяце стоит ожидать роста числа стартапов, предлагающих инструменты для измерения ROI от AI. Работа с новым оборудованием и программным обеспечением будет происходить быстрее, если компании будут опираться на надежные метрики и точные данные.